package leetcode.hashtable;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * LRU 缓存机制 中等
 */
public class Solution146LRU缓存机制 {

}
//    运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制 。
//    实现 LRUCache 类：

//    LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
//    int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
//    void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

//    输入
//    ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
//    [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
//    输出
//    [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
//
//    解释
//    LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
//    lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
//    lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
//    lRUCache.get(1);    // 返回 1
//    lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
//    lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
//    lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
//    lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
//    lRUCache.get(3);    // 返回 3
//    lRUCache.get(4);    // 返回 4
class LRUCache {
    class DLinkedNode {
        int key;
        int value;
        DLinkedNode prev;
        DLinkedNode next;
        public DLinkedNode() {}
        public DLinkedNode(int _key, int _value) {
            key = _key; value = _value;
        }
    }

    private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<Integer, DLinkedNode>();
    private int size;
    private int capacity;
    private DLinkedNode head, tail;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.size = 0;
        this.capacity = capacity;
        // 使用伪头部和伪尾部节点
        head = new DLinkedNode();
        tail = new DLinkedNode();
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }

    public int get(int key) {
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            return -1;
        }
        // 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再移到头部
        moveToHead(node);
        return node.value;
    }

    public void put(int key, int value) {
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            // 如果 key 不存在，创建一个新的节点
            DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key, value);
            // 添加进哈希表
            cache.put(key, newNode);
            // 添加至双向链表的头部
            addToHead(newNode);
            ++size;
            if (size > capacity) {
                // 如果超出容量，删除双向链表的尾部节点
                DLinkedNode tail = removeTail();
                // 删除哈希表中对应的项
                cache.remove(tail.key);
                --size;
            }
        }
        else {
            // 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再修改 value，并移到头部
            node.value = value;
            moveToHead(node);
        }
    }

    private void addToHead(DLinkedNode node) {
        node.prev = head;
        node.next = head.next;
        head.next.prev = node;
        head.next = node;
    }

    private void removeNode(DLinkedNode node) {
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }

    private void moveToHead(DLinkedNode node) {
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }

    private DLinkedNode removeTail() {
        DLinkedNode res = tail.prev;
        removeNode(res);
        return res;
    }
}